SPSS統(tǒng)計(jì)分析從入門到精通

前言

SPSS是面向行業(yè)應(yīng)用人員的統(tǒng)計(jì)分析軟件，它的統(tǒng)計(jì)方法成熟，具有實(shí)用性、易用性以及與其他軟件（如文字處理軟件等）交互良好的特點(diǎn)。SPSS操作簡便深受普通用戶所喜愛。同時，它包括高效的數(shù)據(jù)處理編程環(huán)境、自動化程序開發(fā)設(shè)計(jì)、擴(kuò)展功能開發(fā)和二次開發(fā)等許多實(shí)用并且有挑戰(zhàn)性的功能，也適用于專業(yè)人士。本書基于SPSS 15.0個人版本編寫，目的是讓讀者與SPSS全面接觸，了解和學(xué)習(xí)如何使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果展示等工作。

內(nèi)容概要

　　本書基于SPSS個人版本SPSS 15.0 for Windows編寫，致力于使讀者全面了解SPSS，了解和學(xué)習(xí)如何使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果展示等工作，本書介紹的是SPSS的窗口和對話框操作方式，著重于SPSS分析軟件的實(shí)際應(yīng)用。　　全書25章，分4個部分。第1～3章重點(diǎn)講解了數(shù)據(jù)和文件的管理操作，以及SPSS系統(tǒng)環(huán)境的設(shè)置。第4～18章主要介紹各種統(tǒng)計(jì)分析方法及其對應(yīng)SPSS過程的操作方式，包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對數(shù)線性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應(yīng)分析等幾大類。第19章介紹各種統(tǒng)計(jì)圖形的生成和編輯。第20～25章列舉了用SPSS處理多種行業(yè)數(shù)據(jù)的案例，包括：上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)等多方面的應(yīng)用?！　”緯m合自然科學(xué)和社會科學(xué)各領(lǐng)域、各專業(yè)的研究人員多層次的需要，也可供相關(guān)專業(yè)本科生、研究生、專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析人士以及管理人員和決策者等學(xué)習(xí)與參考。

書籍目錄

第1章　SPSS 15.0概述　第2章　數(shù)據(jù)文件的建立與操作第3章　數(shù)據(jù)文件的操作　第4章　基本統(tǒng)計(jì)分析功能　第5章　均值比較和T檢驗(yàn)　第6章　非參數(shù)檢驗(yàn)　第7章　多重響應(yīng)分析　第8章　回歸分析　第9章　方差分析　第10章　相關(guān)分析　第11章　因子分析　第12章　分類分析　第13章　生存分析　第14章　信度分析　第15章　時間序列分析　第16章　對數(shù)線性模型　第17章　對應(yīng)分析　第18章　缺失值分析　第19章　統(tǒng)計(jì)圖形　第20章　上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析　第21章　影響匯率的因素分析　第22章　因子分析在成績綜合評價中的應(yīng)用　第23章　高等教育辦學(xué)條件的聚類分析　第24章　試卷信度的檢驗(yàn)與分析　第25章　多因素試驗(yàn)的設(shè)計(jì)與分析　

章節(jié)摘錄

插圖：2.聚類分析的應(yīng)用在科學(xué)研究和社會生產(chǎn)的許多領(lǐng)域（例如模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理和市場分析等）都滲透著聚類分析的研究和應(yīng)用。聚類分析的典型應(yīng)用包括：在商業(yè)方面，幫助市場研究人員發(fā)現(xiàn)擁有不同特征的顧客組群，并可利用購買模式對其進(jìn)行描述；在生物方面，可用來獲取動物或植物群體內(nèi)存在的層次結(jié)構(gòu)（taxonomies），還能根據(jù)基因功能對其進(jìn)行分類，由此獲得對群體固有結(jié)構(gòu)更深入的了解；它還可以利用地球觀測數(shù)據(jù)庫，幫助用戶識別具有相似土地使用情況的區(qū)域；幫助研究者分類和識別互聯(lián)網(wǎng)上的文檔，以便發(fā)現(xiàn)潛在的信息；作為數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)功能，聚類分析還可以作為一個單獨(dú)使用的工具，用來幫助分析數(shù)據(jù)的分布、了解數(shù)據(jù)的特征，找出感興趣的數(shù)據(jù)子集作進(jìn)一步分析；此外，聚類分析也可以作為其他算法的預(yù)處理步驟。作為統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個分支，聚類分析已有多年的研究歷史，這些研究主要集中在基于距離的聚類分析方面?，F(xiàn)在的大多統(tǒng)計(jì)分析軟件（例如S-Plus、SPSS和SAS等）都包含基于K-均值、K.中心等的聚類分析工具。12.1.2聚類分析的一般原理本節(jié)以最基礎(chǔ)的對觀測記錄的Q型系統(tǒng)聚類法為例，簡單介紹聚類的一般原理和步驟。系統(tǒng)聚類是一種逐次合并類的方法，在規(guī)定了樣品之間的距離和類與類之間的距離后，先讓n個樣品各自成為一類；開始時，因每個樣品自成一類，類與類之間的距離與樣品之間的距離是相等的；然后，將距離最近的兩個類合并；如此重復(fù)，每次循環(huán)減少一個類別，直至所有的樣品歸為一類為止。然而合并成一個類別就失去了聚類的意義，所以聚類過程應(yīng)該在達(dá)到某個類水平數(shù)（即未合并的類數(shù)）時停下來，在此得到的聚類就是分析的結(jié)果。如何決定聚類個數(shù)是一個很復(fù)雜的問題，整個聚類過程還可以用二叉樹譜系聚類圖直觀地表示出來。1.系統(tǒng)聚類的步驟把系統(tǒng)聚類的步驟作以簡單總結(jié)，概括為如下5個部分。（1）定義樣品之間的距離，以及類與類之間的距離。（2）令每個觀測記錄各自成為一個類別。（3）計(jì)算類與類之間的距離，并將距離最近的兩個類合并為一個類，類的數(shù)目減l。（4）如果當(dāng)前的類的數(shù)目大于1，轉(zhuǎn)第③步。（5）結(jié)束聚類過程。

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